لوحة المتصدرين

لدي بيانات على هيئة series في pandas كالتالي: df = pd.Series(['cat','hat','bat','dog','ant']) وأود البحث عن الكلمات التي تحتوي علي المقطع "og" والمقطع "at" كيف يمكنني فعل هذا؟

شو الفرق بين container , container-fluid في بوتستراب يعني اريد شرح مفصل للفرق بينهما

لدي مشروع مبني من خلال node.js وفيه العديد من المكتبات التي تم الاعتماد عليها لبناء المشروع، ومنها ما أصبح قديم لذلك أحتاج لتعديل بعض النسخ من هذه المكتبات التي لم تعد تعمل بالشكل الصحيح. كيف يمكنني الحصول على نسخ هذه المكتبات ضمن المشروع والتي تحتاج لتحديث، وبعد ذلك كيف يمكنني تحديثها؟

أعمل على مشروع يتطلّب حصراً النسخة 12 ومافوق من node.js لكي يعمل بالشكل الصحيح. هل يوجد طريقة تمكنني من تحديد رقم النسخة ضمن package.json وبالتالي عندما يقوم باقي المطورين بتحميل حزم المشروع يتم تنبيههم إلى ضرورة وجود هذه النسخة أو في حال يجب عليهم تحديث النسخة الحالية؟

لدي حقل في نموذج واحد، كالتالي: class Video(models.Model): date = fields.DateField(auto_now=False) الآن، أحتاج إلى تصفية الكائنات حسب النطاق الزمني. كيف أقوم بتصفية جميع الكائنات التي لها تاريخ بين 1 أغسطس 2021 و 31 أغسطس 2021؟

لدي نموذج كالتالي: class User(models.Model): name = models.CharField(max_length=200) bio = models.CharField(max_length=20000, blank=True) GENDER_CHOICES = ( ('M', 'Male'), ('F', 'Female'), ) gender = models.CharField(max_length=20, choices=GENDER_CHOICES) وأستخدم النموذج السابق في ملف العرض view التالي: def profile(request): users = User.objects.filter(bio='') return object_list(request, template_name='polls/profiles.html', queryset=users, paginate_by=5) لكن المشكلة هي عندما أحاول أن أقوم بطباعة الخاصية gender أحصل على M أو F بدلًا من Male أو Female، كيف أقوم بطباعة اسم الخاصية بالكامل؟

ما الفرق بين إستخدام الarraylist او ال linkedlist خاصة إن كﻻهما يتم إستخدامه بنفس الطريقة

CSS Loader و Style Loader هما محملان webpack. لم أستطع فهم الفرق بين الاثنين. لماذا يتعين علي استخدام محملتين عندما يقوم كلاهما بنفس المهمة؟

هل يمكن أستبدال Node.js بـ Django في تطبيقات React Native و اذا كانت الاجابة نعم ايهما افضل للأستخدام بالنسبة لتطبيقات الويب و الموبايل ؟

هذا فقط سؤال يمكنك أنت (أو أنت وفريقك) الإجابة عليه. السؤال الحقيقي هو ، "ما هي المشكلة التي أحلها وما هي التكنولوجيا الأنسب للوظيفة؟" في الحقيقة ما يفشل كل مطور في رؤيته هو أن اللغة أو التكنولوجيا هي مجرد أداة ولمساعدتك في تحديد الأولويات يمكن طرح الأمر كالتالي Django هو الخيار الأقوى إذا: أنت بحاجة إلى إنشاء تطبيقك بسرعة كبيرة - أسلوب Django الخفيف في الشفرة مثالي لذلك. كنت تبحث عن أمان مدمج في بنية الشفرة نفسها. تعتقد أنك قد تدمج تقنيات جديدة مثل التعلم الآلي في وقت ما في المستقبل. Node هو الخيار الأقوى إذا: أنت تعطي الأولوية للمرونة والإبداع على السرعة في عملية التطوير. كنت تبحث عن أداء فائق السرعة وتطبيقك ليس ثقيلًا في وحدة المعالجة المركزية. الواجهة الأمامية مكتوبة بلغة جافا سكريبت وترغب في تحقيق مكاسب من حيث التكلفة والإنتاجية من كل شخص يعمل بنفس اللغة. يمكنك الأن تحديد ما تريد وتختار على أساسه

كيف نستهدف الرابط النشط في Next.js مثل الطريقة التي نقوم بها في React-Router؟ بمعنى ، أعطي الرابط النشط class عندما يكون مساره نشطًا؟

ما الفرق بين الlist و الset في لغة برمجة جافا

يمكنك أن تستعمل أي لغة خاصة بالواجهات الخلفية Backend و أي إطار عمل ترغب به (أو حتى بدون إطار عمل على الإطلاق)، وهنا بعض الأمثلة: PHP مع إطار العمل Laravel: تعد لغة PHP أشهر لغة للواجهات الخلفية في الوقت الحالي، كما أن Laravel هو أكثر إطار عمل مستخدم أيضًا، لغة PHP مجهزة بالفعل لخوادم الويب، لأنها صممت في الأساس لهذا الغرض، كما أن إطار العمل Laravel يوفر لك بنية سهلة وبسيطة لعمل API للتطبيقات أو البرامج بسهولة، كما يوفر لك نظام إستيثاق Authentication مُعد بالفعل ولن تحتاج إلى ضبط أي شيء، وهو يتبع نظام MVC مما يوفر لك تنظيم للكود والملفات أيضًا. لغة PHP مستخدمه في Facebook و Wikipedia وغيرها. Node.js مع إطار العمل Express.js: إزدادت في الفترة الأخيرة شعبية لغة JavaScript خصوصًا في الواجهات الخلفية، حيث أصبح هناك مسار لتعلم تطوير المواقع يسمى MERN (MongoDB - Express.js - React.js - Node.js)، لكن يمكنك أن تستخدم أي نوع من قواعد البيانات وليس شرطًا أن تستعمل MongoDB، ويمكنك أن تقوم بعمل API به أيضًا. إطار العمل Express.js مستخدم في شركات مثل Uber و Yandex و IBM وغيرها. Python مع إطار العمل Django: لغة Python من أسهل اللغات في التعلم ومن أسهلها في كتابة الكود، ولها العديد من المميزات، كما أن إطار العمل Django يوفر لك بنية أولية مجهزة لتقوم ببناء أي مشروع به، ويمكنك أن تقوم بعمل API أيضًا به بكل سهولة بسبب مميزات JSON وXML التي يقدمها. إطار العمل Django يتم إستعماله في Disqus و Instagram و Spotify و YouTube و DropBox و Pinterest و غيرها. يمكنك أن تستعمل أي لغة من اللغات السابقة (أو غيرها حتى)، فكل هذه اللغات يمكنها أن تقوم بكل ما تريده وأكثر وبسهولة أيضًا. كما يمكنك أن تختار أحد إطارات العمل التي ذكرتها أو تستخدم إطارات عمل أخرى، ولكني ذكرت فقط الأكثر شهرة وإستخدامًا في هذه اللغات. ويوجد في الأكاديمية مقالة حول الفرق بين Laravel و Django وكذلك Rails: بالنسبة لقاعدة البيانات، فلا أنصحك بأن تستخدم SQLite موقع حقيقي أو لحفظ وإسترجاع البيانات بسرعة، بدلًا من ذلك يمكنك أن تستخدم MySQL أو Postgres، وهنا مقالة تتمحور حول عيوب ومميزات كل نوع من الأنواع السابقة:

ما معني هذا 64-bit ARMv8-A (32-bit Mode) و هل هذا يعني إن جهازي 32-bit ام 64-bit و اذا كان الجهاز 32-bit هل هناك طريقه ليصبح 64-bit

السلام عليكم عندي تدربي عل هذا الموقع حدثت معي بعض المشاكل 1- عند النزول في الصفحات اجد وجود خلفيتين كما في الصوره ولم استطع حلها وهذا يحدث عند الضغط عل احد الازرار 2- مكتبه validate لم تعمل معي رساله الخطا اي انها لم تعمل وايضا" الشيفره الاخيره في js لكي اضف صنف التنسيقات active لعنصر في اخر nav عند الضغط عليه لم تعمل . templete_1.zip

مرحبا لدي صفحة تحتوي على form للاضافة وعند زيارتها يظهر لي الخطأ window is not defined لكنه لا يشير لشيء معين يسبب المشكلة وهذا هو مكون الصفحة import React, { useState } from 'react'; import { Flex, Box, FormControl, FormLabel, Input, Textarea, Stack, Button, Heading, FormErrorMessage, useColorModeValue, useToast, } from '@chakra-ui/react'; import axios from 'axios'; import { useForm } from 'react-hook-form'; import { useRouter } from 'next/router'; import {Editor} from "react-draft-wysiwyg" import { EditorState, convertToRaw } from 'draft-js'; import draftToHtml from 'draftjs-to-html'; // import htmlToDraft from 'html-to-draftjs'; import 'node_modules/react-draft-wysiwyg/dist/react-draft-wysiwyg.css'; export default function EditorConvertToHTML() { const router = useRouter(); const toast = useToast(); const [state, setState] = useState({ editorState: EditorState.createEmpty(), }); const onEditorStateChange = (editorState) => { setState({ editorState, }); }; const { handleSubmit, register, formState: { errors, isSubmitting }, } = useForm(); async function onSubmit(values, e) { e.preventDefault(); console.log({ ...values, content: draftToHtml(convertToRaw(state.editorState.getCurrentContent())), }); try { const res = await axios.post(`${process.env.NEXT_PUBLIC_API}/article/add`, { ...values, content: draftToHtml(convertToRaw(state.editorState.getCurrentContent())), }); router.push('/'); } catch (error) { console.log(error); toast({ title: 'فشل في عملية الارسال', status: 'error', duration: 9000, // isClosable: true, }); } } //title //description //content //imageUrl return ( <Box> <form onSubmit={handleSubmit(onSubmit)}> <Box p="4" w="50%" mb="8" bg="white"> <FormControl id="email" isInvalid={errors.title}> <FormLabel>العنوان</FormLabel> <Input {...register('title', { required: 'هذا مطلوب', })} /> <FormErrorMessage>{errors.title && errors.title.message}</FormErrorMessage> </FormControl> <FormControl id="email" isInvalid={errors.description}> <FormLabel>وصف</FormLabel> <Textarea {...register('description', { required: 'هذا مطلوب', })} /> <FormErrorMessage>{errors.description && errors.description.message}</FormErrorMessage> </FormControl> <FormControl id="email" isInvalid={errors.imageUrl}> <FormLabel>الصورة</FormLabel> <Input {...register('imageUrl', { required: 'هذا مطلوب', })} /> <FormErrorMessage>{errors.imageUrl && errors.imageUrl.message}</FormErrorMessage> </FormControl> </Box> <Box shadow="md" dir="ltr" w="50%" mb="8" bg="white"> <Editor editorState={state.editorState} wrapperClassName="demo-wrapper" editorClassName="demo-editor" onEditorStateChange={onEditorStateChange} /> </Box> <Box w="50%" bg="white"> <Textarea disabled value={draftToHtml(convertToRaw(state.editorState.getCurrentContent()))} /> </Box> <Button type="submit" isLoading={isSubmitting} isDisabled={isSubmitting} bg={'blue.400'} color={'white'} _hover={{ bg: 'blue.500', }} > سجل الدخول </Button> </form> </Box> ); }

أود عمل دالة بحيث يتم تطبيقها فقط على عمودين معينين من ال dataframes، حاولت عمل الكود التالي: df['col3'] = df[['col1','col2']].apply(f) لكنه يظهر الخطأ التالي: TypeError: ('<lambda>() takes exactly 2 arguments (1 given)' كيف يمكنني فعل هذا؟

أرغب بجعل خادم node.js قيد العمل دوماً حتى في حال إغلاق الاتصال مع الخادم، أي بمعنى آخر عندما أقوم حالياً بإغلاق الـ terminal، يتم أيضاً إيقاف خادم node.js ويتوقف عن استقبال الطلبات من طرف المستخدم. هل يوجد طريقة لجعل الخادم يعمل بشكل دائم حتى في حال الإغلاق؟ وما هو الحل في نظام Unix دون استخدام حزم إضافية مثل pm2 وغيرها؟

أحتاج إلى تنفيذسكريبت بلغة Python من خلال Django Shell. حاولت أن أقوم بهذا الأمر بالطريقة التالية: ./manage.py shell << clear_db.py لكنها لم تنجح. ويتوقع سطر الأوامر كتابة شيء ما.

أود استخدام قوالب html التي يقدمها webpack عبر HtmlWebpackPlugin. تبدو قوالب html كما يلي: <!DOCTYPE html> [...] <body> <h1 class="text-red-600">Test: include HTML partial with standard lodash functionality</h1> <%= require('./partials/header').default %> </body> </html> header.html <h2>Header in H2 as Test</h2> webpackconfig const HtmlWebpackPlugin = require('html-webpack-plugin') module.exports = { module { rules: [ { test: /\.html$/, exclude: /node_modules/, use: ['html-loader'] } ] }, plugins: [ new HtmlWebpackPlugin({ filename: 'index.html', template: './src/templates/index.html', }) ] } عند تشغيل npm run dev أحصل على Cannot Get /

لقد أعتدت على استخدام npm بشكل مباشر عند تحميل أي حزمة ولكن لاحظت أنه في بعض الأحيان تتطلب بعض الحزم تحميلها من خلال الأمر --save-dev وبالتالي تظهر ضمن قسم devDependencies. لقد قرأت في التوثيق الرسمي ووجدت أيضاً نمط آخر وهو peer ولكن لم أجد شرح كافي عن استخدامات أنماط الحزم الموجودة: dependencies و dev dependencies و peer dependencies. ما هي الفروقات الأساسية فيما بينها؟ وماهي استعمالات كل منها؟

إن المعالج لديك هو بنظام 64-bit ولكن نظام التشغيل المثبت على الجهاز هو 32-bit. بشكل عام المعالج يقبل نظام تشغيل 64 بت، وسيعمل إن كان نظام التشغيل الذي سوف تثبته متوافقاً مع بقية مكونات الجهاز.

سبب ظهور الصورتين أنك تقوم بوضع الصورة خلفية لوسم <body> body { background-image: url(../images/diagoona-bg-1.jpg); direction: ltr; } لذلك يجب حذف الصورة في الخلفية والبقاء على صور slideshow . وجعلها مناسبة لحجم الصفحة. 2- لم تقم بتضمين مكتبة validate.js بداخل ملف index.html لذلك يجب عليك إضافة السطر التالي <script src="assest/jquery.validate/jquery.validate.min.js"></script> ليتم تضمين المكتبة بشكل سليم, بخصوص كود الجافاسكريبت الخاطئ لاحظ انه تقوم باستخدام دالة onClick وهذا خاطئ يجب أن تكون الدالة click فيرجى تعديل الكود التالي $('.nav-link').onClick(function () { $(".navbar-nav").removeClass("active"); $("this").addClass("active"); }); }); ليصبح $('.nav-link').click(function () { $(".nav-link").removeClass("active"); $(this).addClass("active"); }); }); ايضا يجب حذف علامات التنصيص الموجودة حول كلمة this, كما في الكود السابق.

أريد حل هذا السؤال ولكن عندما أظهر الناتج في المتصفح تظهر القيمة الأخيرة فقط, بالرغم من انها تظهر بشكل صحيح في الكونسول ملف main.js : var i; var x = document.getElementById('num'); function typeWord(){ var y = x.value; for( i=y; i>0; i--){ console.log(i); document.getElementById('demo').innerHTML= "<p>"+i+"</p>"; } } بنية الـ html : <div> <label for="">enter your num</label> <input type="number" id="num"> <button onclick=" typeWord();"> type word</button> <h1>The numbers is <span id="demo"></span></h1> </div> New folder.zip

بالطبع يمكنك استخدام django أو أي لغة أو تقنية backend أخرى مثل php laravel حيث أن يعتبر react native إطار عمل frontend لذلك ليس له علاقة بلغة ال backend فيمكنك استخدام نفس الكود أو تطبيق ال backend مع مثلاً تطبيق أندرويد أو تطبيق ويب بواسطة react أما بالنسبة لأيهما أفضل فلا تصلح المقارنة حيث أن django إطار عمل ل python أما nodejs بيئة عمل ل javascript فلذلك ينبغي عليك إختيار التقنية المفضلة بالنسبة لك وأيضاً على حسب إذا كنت تتقن لغة javascript أو لغة python كما أن لكل تقنية تتمتع ببعض المميزات مثل nodejs تتميز بسرعة وقوة بناء تطبيقات ال realtime وسهولة العمل مع قواعد البيانات non relational أما django أو python فيتمjع بسهولة تعلمه والعمل به

السلام عليكم اي الفريم ورك أفضل في الوطن العربي وخصوصا مصر react or angular?

نظرًا للعديد من الأطر للاختيار من بينها ، ولكل منها خصائصه الخاصة فإن اتخاذ قرار بشأن الإطار الصحيح يمكن أن يصبح مهمة صعبة. عندما نكون بين Angular أو React أعتقد أن الأمر يرجع في الغالب إلى التفضيل الشخصي لأنهما يحلان نفس المشكلات ولكن بتطبيقات مختلفة. ومع ذلك في عملية صنع القرار من المهم مراعاة أن لدى React منحنى تعليمي أسهل مما يؤدي إلى تطوير أسرع في حين أن Angular لديها المزيد من الوظائف المضمنة. كلتا التقنيتين قويتان للغاية وهو تحسن واضح منذ الأيام الأولى لبرمجة الويب التي تعزز وتسهل وتسريع عملية التطوير. بالنسبة للعمل في الدول العربية ف react غالب على الساحة بشكل كبير جدا واختيار react سيكون الاختيار الصحيح في هذه الحالة بالنسبة للمستقبل القريب أرى في رأيي الشخصي أن svelte سيأخذ مكان كل أطر العمل الحالية وسيطغى في العالم أجمع ببساطة لأنه أحسن على كل الأصعدة وسهل جدا نقطة ضعفه أنه مازال جديد لكنه يمتلك مجتمع من أكثر المجتمعات تقدما وعملية مهاجرة المطورين اليه كبيرة جدا

ماهو الهدف من استخدام tf.identity في تنسرفلو Tensorflow، لم أفهم الغرض منه، هل يمكن أن يتم توضيح الفائدة منه بمثال؟

أريد عمل برنامج وعند الضغط على كلمة add card يقم بحذف الكلام الذي تم ادخاله في ال inputs تلقائيا دون الحاج الى اعادة مسحه مرة أخرى كتبت هذه الأكواد ولكن لم يتم تفيذها New folder.zip

المشكلة في هذا الكود productPrice =""; productCategory =""; productDesc =""; productName=""; أنت تفرغ المتغيرات وليس الحقول, لتفريغ الحقول يجب استخدام المتغيرات التي أسندتها للحقول , فيكون شكل الكود كالتالي productPriceInput.value=""; productCategoryInput.value=""; productDescInput.value=""; productNameInput.value=""; حدث الصفحة وجرب الأمر

أحاول حذف عمود معين من dataframe ، حاولت أستخدام هذا الكود: del df.column_name لكنه لا يعمل، كيف يمكنني عمل هذا؟

إضافة لما قدمه سامح يمكنك القيام بما يلي: from copy import deepcopy as c new_obj = c(object_you_want_copied) new_obj.id = None new_obj.save() هذه الطريقة لا تقوم باستدعاء قاعدة البيانات لاسترداد كائن. وهذا يجعلها مفيدة إذا كنت تريد إنشاء نسخة من كائن غير موجود حتى الآن في قاعدة البيانات. وهنا طريقة أخرى أيضاً لاستنساخ كائن: from django.forms import model_to_dict obj = Some.objects.get(slug='something') par = model_to_dict(instance, exclude=['id']) new_obj = Some.objects.create(**par) أو يمكنك استنساخه كالتالي: d = Foo.objects.filter(pk=1).values().first() d.update({'id': None}) duplicate = Foo.objects.create(**d)

لا يمكن لأحد الإجابة على مثل هذه الأسئلة إلا إذا أكملت السؤال ب " من حيث " فرص العمل سهولة التعلم المجتمع االأداء وما إلى ذلك وإليك مقارنة بينهما يعتبر ال react مكتبة على عكس angular إطار عمل والفرق بينهم أن angular يوفر لك المكتبات والأدوات الكاملة التي تحتاجها لتطوير التطبيقات أما react في مكتبة تتيح لك إختيار الحزم أو المكتبات الأخرى لتعمل بها مع react يعتبر تعلم react أسهل نسبياً من angular حيث إذا كنت تعلم javascript جيداً فلن يكون هناك صعوبة في تعلمه بينما مع angular نظراً لأنه إطار عمل فستجد الأمر أكثر تعقيداً نسبياً يعتبر عالمياً ال react أكثر طلباُ ولكن أيضاً angular مطلوب و كما هو الحال في مصر يعتبر تطبيقات ال react أقل حجماً من تطبيقات ال react وأسرع بفرق بسيط عن ال angular حيث يعتمد على ال virtual Dom كما أن مع react يتوفر لك react native وهي تقنية قوية لتطوير تطبيقات الهاتف وهي ميزة قوية لذلك يمكنك الإختيار المكتبة المفضلة لك كما يمكنك قراءة الإجابات على هذه الأسئلة

تماماً كما تحدث سامح، أيضاً قد يكون من المزعج تغيير الثوابت العامة ALLOWED_HOSTS و DEBUG في settings.py عند التبديل بين التطوير development والإنتاج production. لذا يمكنك استخدام الكود التالي لتعيين هذه الإعدادات تلقائياً: import socket if socket.gethostname() == "server_name": DEBUG = False ALLOWED_HOSTS = [".your_domain_name.com",] ... else: DEBUG = True ALLOWED_HOSTS = ["localhost", "127.0.0.1",] ...

أنت لا تحتاج استخدام webpack على الأقل مباشرة في مشاريعك لأن التكنولوجيات المتوفرة حاليا تجهز كل الاحتياجات لك في الخلفية يمكنك ان تحتاج webpack عندما تريد انشاء مشروع من الصفر و لا يوجد سبب في وقتنا هذا يدفعك لذلك غير تعلم التكنولوجيا في حد ذاتها لكنك حتما ستحتاج webpack اذا كنت تطور أشياء يستخدمها المطورين وكمثال على ذلك عندما طورو react وخرج للعلن قامو بانشاء أداة create react app المطورين الذين طورو الأداة كانو بحاجة ماسة ل webpack لذا الأمر يعتمد فقط على احتياجاتك

Webpack عبارة عن مُجمّع ملفات ثابتة (مثل الصور وتنسيقات CSS وغيرها) لتطبيقات JavaScript الحديثة. ويوفر Webpack مجموعة كبيرة من الإعدادات والإضافات التي تسهل هذه العملية، كما يوفر Webpack أيضًا ما يسمى المحملات loaders التي تمكننا من التعامل مع أنواع مختلفة من الملفات وضغطها وتوفيرها في مجلد المشروع النهائي، ونفس الأمر بالنسبة لكود CSS أو SCSS و JavaScript حيث يقوم Webpack بمساعدة babel على سبيل المثال من تحويل كود JavaScript من نسخة حديثة مثل ES6 أو ES7 إلى إصدار أقدم من JavaScript وبالتالي يمكن لمجموعة أكبر من المتصفحات تنفيذ كود JavaScript بدون مشكلة. كما يمكن إستخدام Webpack بملف إعدادات مختلف webpack.config.js لبناء أكثر من نسخة من نفس المشروع، نسخة للتطوير development ونسخة أخرى للنشر production على سبيل المثال. وكل ملخص لما سبق، يقوم Webpack بإستخدام Node.js لعمل الكثير من المهام المعتادة وأتمتتها بسهولة من خلال الكثير من الإضافات plugins والمحملات loaders.

بالنسبة للمشكلة الثانية , لاحظ الكود الخاص به <div class="logo-goo">//سوف نعطيه بعض الأصناف <span class="logo mr-auto"></span>//سوف نحذف الصنف mr-auto <i class="fa fa-umbrella-beach fa-3x"></i> </span> <div class="text "> <h2>DIAGOONA</h2> <p>new bootstrap template</p> </div> </div> بعد التعديل يصبح كالتالي <div class="logo-goo d-flex align-items-center"> ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ <span class="logo"></span> <i class="fa fa-umbrella-beach fa-3x"></i> </span> <div class="text "> <h2>DIAGOONA</h2> <p>new bootstrap template</p> </div> </div> سوف يعرض اللوجو بجانب النص أما بالنسبة للكود لا يعمل فهو بسبب أنك لم تقم بتضمين ملف js.js <script src="js/js.js"></script> أرجو منك اضافة السطر , بالنسبة slides.lenght , لاحظ الكود التالي var slides = document.getElementsByClassName("mySlides"); لقد قمنا بجلب جميع العناصر التي لديها الصنف mySlides, نريد ان تقوم بعدهم, نستطيع فعل ذلك كالتالي slides.length حيث أن الخاصية length تقوم بارجاع عدد العناصر في المصفوفة, أما بالنسبة ل n, لاحظ كود جافاسكربت وكود html كود جافاسكربت function showSlides(n) { كود html <span class="dot" onclick="currentSlide(1)"></span> <span class="dot" onclick="currentSlide(2)"></span> <span class="dot" onclick="currentSlide(3)"></span> لاحظ أن الدالة المعرفة في جافاسكربت تستقبل متغير اسمه n , أي عند استدعاءها يجب أن نقوم بتمرير قيمة لها, لاحظ كود html , لقد قمنا باستدعاءها ثلاثة مرات, في كل مرة مررنا قيمة n بقيمة مختلفة , في المرو ألأولى قيمة المتغير n تساوي 1 والمرة الثانية تساوي 2 والمرة الأخيرة والثالثة 3 , ويمكننا استخدام هذه القيمة في الكود الذي ارفقه لك المدرب, سوف تواجهم مشكلة في الكود المرفق وبالتحديد في هذا السطر slides[slideIndex - 1].style.display = "block"; أرجو منك حذفه وتعديل الكود كالآتي function showSlides(n) { var i; var slides = document.getElementsByClassName("mySlides"); // تحديد كامل الشرائح var dots = document.getElementsByClassName("dot"); // تحديد كامل الدوائر if (n > slides.length) { slideIndex = 1 } // تحديد الشريحة الاولى كمفعلة if (n < 1) { slideIndex = slides.length } // تحديد الشريحة الأخيرة كمفعلة for (i = 0; i < slides.length; i++) { slides[i].style.display = "none"; // إخفاء كامل الشرائح if (i+1 == n) { slides[i].style.display = "block"; } } }

في البداية عليك أن تتاكد أن عمود التاريخ على هيئة datetime كالتالي: df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) بعد ذلك تختار الفترة التي تريد اختيار الصفوف بينها كالتالي: mask = (df['date'] > start_date) & (df['date'] <= end_date) مثال على البيانات الخاصة بك، يمكنك اختبار الكود التالي: import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.random.random((200,3))) df['date'] = pd.date_range('2021-1-1', periods=200, freq='D') mask = (df['date'] > '2021-9-1') & (df['date'] <= '2021-9-10') print(df.loc[mask]) ويكون الخرج كالتالي: 0 1 2 date 153 0.208875 0.727656 0.037787 2021-09-02 154 0.750800 0.776498 0.237716 2021-09-03 155 0.812008 0.127338 0.397240 2021-09-04 156 0.639937 0.207359 0.533527 2021-09-05 157 0.416998 0.845658 0.872826 2021-09-06 158 0.440069 0.338690 0.847545 2021-09-07 159 0.202354 0.624833 0.740254 2021-09-08 160 0.465746 0.080888 0.155452 2021-09-09 161 0.858232 0.190321 0.432574 2021-09-10 أو يمكنك الدالة df.loc[start_date:end_date] لاختيار الفترة التي تريدها كالتالي: import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.random.random((200,3))) df['date'] = pd.date_range('2021-1-1', periods=200, freq='D') df = df.set_index(['date']) print(df.loc['2021-9-1':'2021-9-10']) ويكون لها نفس الخرج كالدالة السابقة.

إضافة للطرق أعلاه.. فلأداء أعلى يفضل استخدام خوارزمية مطابقة السلاسل Jaro-Winkle للقيام بهكذا عمليات، فهي الأفضل من ناحية الأداء والأكثر دقة : import pandas as pd import jellyfish df1 = pd.DataFrame([[1],[2],[3],[4],[5]], index=['one','two','three','four','five'], columns=['number']) df1 """ number one 1 two 2 three 3 four 4 five 5 """ df2 = pd.DataFrame([['a'],['b'],['c'],['d'],['e']], index=['one','too','three','fours','five'], columns=['letter']) df2 """ letter one a too b three c fours d five e """ def get_closest_match(x, list_strings): best_match = None highest_jw = 0 for current_string in list_strings: current_score = jellyfish.jaro_winkler(x, current_string) if(current_score > highest_jw): highest_jw = current_score best_match = current_string return best_match df2.index = df2.index.map(lambda x: get_closest_match(x, df1.index)) df1.join(df2) """ number letter one 1 a two 2 b three 3 c four 4 d five 5 e """

هذا الكود البسيط يكفي: df.columns = [''.join(t) for t in df.columns] df أو: df.columns = ['_'.join(tup).rstrip('_') for tup in df.columns.values] df """ USAF WBAN day month s_CDsum s_CLsum s_CNTsum s_PCsum tempfamax tempfamin year 0 702730 26451 1 1 12.0 0.0 13.0 1.0 30.92 24.98 1993 1 702730 26451 2 1 13.0 0.0 13.0 0.0 32.00 24.98 1993 2 702730 26451 3 1 2.0 10.0 13.0 1.0 23.00 6.98 1993 3 702730 26451 4 1 12.0 0.0 13.0 1.0 10.04 3.92 1993 4 702730 26451 5 1 10.0 0.0 13.0 3.0 19.94 10.94 1993 """ أو بالشكل التالي: mi = df.columns #MultiIndex نقوم باستخلاص ال mi """ MultiIndex([( 'USAF', ''), ( 'WBAN', ''), ( 'day', ''), ('month', ''), ( 's_CD', 'sum'), ( 's_CL', 'sum'), ('s_CNT', 'sum'), ( 's_PC', 'sum'), ('tempf', 'amax'), ('tempf', 'amin'), ( 'year', '')], ) """ # نحولها لقائمة mi.tolist() """ [('USAF', ''), ('WBAN', ''), ('day', ''), ('month', ''), ('s_CD', 'sum'), ('s_CL', 'sum'), ('s_CNT', 'sum'), ('s_PC', 'sum'), ('tempf', 'amax'), ('tempf', 'amin'), ('year', '')] """ # نحولها الآن لفهرس ind = pd.Index([e[0] + e[1] for e in mi.tolist()]) ind # نسندها للأعمدة df.columns = ind df """ USAF WBAN day month s_CDsum s_CLsum s_CNTsum s_PCsum tempfamax tempfamin year 0 702730 26451 1 1 12.0 0.0 13.0 1.0 30.92 24.98 1993 1 702730 26451 2 1 13.0 0.0 13.0 0.0 32.00 24.98 1993 2 702730 26451 3 1 2.0 10.0 13.0 1.0 23.00 6.98 1993 3 702730 26451 4 1 12.0 0.0 13.0 1.0 10.04 3.92 1993 4 702730 26451 5 1 10.0 0.0 13.0 3.0 19.94 10.94 1993 """

يمكنك استخدام التابع pd.MultiIndex.from_product ك index في dataframe جديد ثم عمل reset لل index كما في المثال التالي a = [1, 2, 3] b = ["a", "b", "c"] index = pd.MultiIndex.from_product([a, b], names = ["a", "b"]) pd.DataFrame(index = index).reset_index() الناتج يكون كالتالي a b 0 1 a 1 1 b 2 1 c 3 2 a 4 2 b 5 2 c 6 3 a 7 3 b 8 3 c

بداية من نسخة panda 0.24.0 ، يمكنك استخدام الدالة .to_flat_index والتي تقوم بتنفيذ المطلوب كما في المثال التالي dat = df.loc[:,['name','workshop_period','class_size']].groupby(['name','workshop_period']).describe() print(dat.columns) # MultiIndex(levels=[['class_size'], ['count', 'mean', 'std', 'min', '25%', '50%', '75%', 'max']], # codes=[[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]]) dat.columns = dat.columns.to_flat_index() print(dat.columns) # Index([('class_size', 'count'), ('class_size', 'mean'), # ('class_size', 'std'), ('class_size', 'min'), # ('class_size', '25%'), ('class_size', '50%'), # ('class_size', '75%'), ('class_size', 'max')], # dtype='object') وللفصل بين اسماء الأعمدة يمكنك استخدام الحل التالي dat.columns = ["_".join(a) for a in dat.columns.to_flat_index()]

أيضاً من خلال استخدام الدالة apply كالتالي، وهي الطريقة الأبسط: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Year': ['1', '1','2','2'], 'month': ['june', 'july','june','july']}) df """ Year month 0 1 june 1 1 july 2 2 june 3 2 july """ df.groupby(["Year"])["month"].apply('-'.join) """ Year 1 june-july 2 june-july Name: month, dtype: object """ أو عن طريق استخدام lambda مع الدالة agg كالتالي: df.groupby('Year').agg(lambda x : '-'.join(set(x))) """ month Year 1 july-june 2 july-june """

في pandas النسخة بداية من 1.2 أو أحدث، يمكنك استخدام الدالة merge مباشرة حيث توفر تلك الخاصية كالتالي: from pandas import DataFrame df1 = DataFrame({'col1':[a,b],'col2':[c,d]}) df2 = DataFrame({'col3':[e,f]}) df1.merge(df2, how='cross') أما في النسخ الأقدم فيجب تعريف الضرب بشكل خاص كما نفعل في الضرب في SQL بحيث نقوم بعملية الضرب على المفتاح key الذي يجب أن يكون متشابها بين الأعمدة كالتالي: from pandas import DataFrame, merge df1 = DataFrame({'key':[1,1], 'col1':[a,b],'col2':[c,d]}) df2 = DataFrame({'key':[1,1], 'col3':[e,f]}) merge(df1, df2,on='key')[['col1', 'col2', 'col3']] وفي الحالتين يكون الخرج كالتالي: col1 col2 col3 0 a c e 1 a c f 2 b d e 3 b d f

يمكنك استخدام الدالة get_close_matches للمقارنة بين العناصر وربط العناصر المتشابهة سويا ثم استخدام الدالة join لجمعهم سويا مثل الكود التالي: In [1]: import difflib In [2]: difflib.get_close_matches Out[3]: <function difflib.get_close_matches> In [4]: df2.index = df2.index.map(lambda x: difflib.get_close_matches(x, df1.index)[0]) In [5]: df2 Out[5]: letter one a two b three c four d five e In [6]: df1.join(df2) Out[6]: number letter one 10 a two 20 b three 30 c four 40 d five 50 e كذلك يمكنك استخدام الدالة merge اذا كانت الdataframes علي هيئة أعمدة كالتالي: df1 = DataFrame([[10,'one'],[20,'two'],[30,'three'],[40,'four'],[50,'five']], columns=['number', 'name']) df2 = DataFrame([['a','one'],['b','two'],['c','three'],['d','four'],['e','five']], columns=['letter', 'name']) df2['name'] = df2['name'].apply(lambda x: difflib.get_close_matches(x, df1['name'])[0]) df1.merge(df2) أو استخدام المكتبة fuzzywuzzy لجمعهم سويا كالتالي: from fuzzywuzzy import fuzz from fuzzywuzzy import process fuzzy_merge(df1, df2, 'index', 'index', threshold=80)

يمكنك أيضاً استخدام الدالة notnull ببساطة كالتالي import pandas as pd df = df[pd.notnull(df['value'])] أو يمكنك عكس الدالة isnull كالتالي df[~df.value.isnull()] أو isnan df[~np.isnan(df.value)]

هناك عدة طرق للقيام بهذا، مثلا يمكنك فقط الابقاء على الصفوف التي تحتوى على قيم بدلا من إزالة الصفوف التي تحتوى على NaN كالتالي: df = df[df['value'].notna()] أو يمكنك إزالة الصفوف التي تحتوى على قيم NaN كالتالي: df.dropna(subset=['value']) اما اذا أردت ازالة الصف اذا كان كل قيم أعمدته ب NaN يمكنك استخدام الكود التالي: df.dropna(how='all')

هذا من الأسباب التي أدت لظهور شيء مثل nextjs واذا أردت كل ميزات ال seo فيمكنك أن تحول التطبيق الى nextjs وستتمتع هناك بكل ميزات ال seo اذا كان هذا يعتبر خيار مكلفا لك فيمكنك استخدام الخيار الثاني وهو انشاء custom server و عمل الserver side rendering بنفسك و ايتاح react app عن طريق server ةهذا مثال ملائم جدا في حالتك أولا ضع placeholders في index.html داخل مجلد public <head> ... <meta name="description" content="__META_DESCRIPTION__"/> <meta name="og:title" content="__META_OG_TITLE__"/> <meta name="og:description" content="__META_OG_DESCRIPTION__"/> <meta name="og:image" content="__META_OG_IMAGE__"/> ... </head> ثم ستملأ ال placeholders في ال custom server وهكذا حلت مشكلتك كليا const path = require('path'); const fs = require("fs"); const app = express(); const PORT = process.env.PORT || 3000; const indexPath = path.resolve(__dirname, '..', 'build', 'index.html'); // ايتاح المصادر الثابتة app.use(express.static( path.resolve(__dirname, '..', 'build'), { maxAge: '30d' }, )); app.get('/*', (req, res, next) => { fs.readFile(indexPath, 'utf8', (err, htmlData) => { if (err) { console.error('Error during file reading', err); return res.status(404).end() } // المعرف من الرابط مثلا const postId = req.query.id; const post = axios(....postId);//هذا لجلب المعلومات if(!post) return res.status(404).send("Post not found"); // inject meta tags htmlData = htmlData.replace( "<title>React App</title>", `<title>${post.title}</title>` ) .replace('__META_OG_TITLE__', post.title) .replace('__META_OG_DESCRIPTION__', post.description) .replace('__META_DESCRIPTION__', post.description) .replace('__META_OG_IMAGE__', post.thumbnail) return res.send(htmlData); }); }); // listening... app.listen(PORT, (error) => { if (error) { return console.log('Error during app startup', error); } console.log("listening on " + PORT + "..."); });

بشكل إفتراضي يتم تخزين السجلات logs في نظام Linux في أحد المسارات التالية (حسب بنية النظام لديك): /var/log/nginx/nginx_error.log /var/log/nginx/error.log يمكنك عرض آخر جزء من السجل من خلال أمر tail، كالتالي: tail -f /var/log/nginx/error.log لاحظ: يجب تغير المسار في الأمر السابق حسب المسار الذي لديك أما في MacOS فالمسار مختلف وهو: /usr/local/var/log/nginx أما في Windows فيختلف المسار حسب مكان تثبيت الخادم لكن يمكنك الوصول من خلال تنفيذ الأمر التالي: nginx -s reopen أما إن أردت أن يقوم Django بحفظ السجلات فيجب عليك أن تقوم بتعديل ملف settings.py لشمل الكود كالتالي: LOGGING = { 'version': 1, 'disable_existing_loggers': False, 'handlers': { 'file': { 'level': 'DEBUG', 'class': 'logging.FileHandler', 'filename': os.path.join(BASE_DIR, 'debug.log'), }, }, 'loggers': { 'django': { 'handlers': ['file'], 'level': 'DEBUG', 'propagate': True, }, }, }

السلام عليكم أخي هناك دورات أكاديمية مجانية كثيرة في اليوتيوب يمكنك الإعتماد عليها في تطوير مهاراتك وهناك أيضا موقع إدراك فهو مجاني ويعطيك شهادة بعد إكمال الدورة إذا تريد تطوير مهارتك يجب عليك التطبيق كثيرا والقيام بالتغذية البصرية وحاول أن تخرج بستايل خاص بك تحياتي